MiniMax 推出首个全球开源的大规模AI模型，技术革新吸引行业聚焦
发布时间：2025-07-04 10:35:04 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：88 次
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Minimax大模型近日，上海的 AI 独角兽公司 MiniMax 正式推出了全球首个开源大规模混合架构推理模型 ——MiniMax-M1。该模型一经推出，便迅速跻身权威评测榜单，成为全球开源模型的第二名，仅次于近期发布的 DeepSeek-R1-0528。这一里程碑式的成就让 MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰在社交媒体上感慨:“第一次感觉到大山不是不能翻越。”
MiniMax-M1的亮相不仅令人瞩目，其在技术细节上的表现更是出色。该模型在长文本处理和工具调用等方面显示出强大的优势，支持高达100万 token 的上下文输入能力，足以一次性处理整部《三体》英文原著。这一性能是 DeepSeek 同类模型的八倍，甚至可以与谷歌最新的闭源模型 Gemini2.5Pro 相媲美。
更令人惊叹的是，MiniMax 在强化学习阶段的研发投入仅为53.5万美元，远低于业内普遍的千万级研发成本，展现了其卓越的研发效率和产品化能力。在 M1发布后的短短四个工作日内，MiniMax 便接连推出了多款创新产品，包括视频生成模型 Hailuo02、通用智能体 MiniMax Agent、视频创作智能体 Hailuo Video Agent 及音色设计工具 Voice Design，保持着令人瞩目的 “日更” 节奏。
作为一家扎根于上海徐汇的 AI 企业，MiniMax 自2022年底 ChatGPT 引发全球热潮之前，就已开始布局通用人工智能 （AGI） 领域，并果断摒弃了当时流行的大模型稠密架构和传统注意力机制。面对全球大模型研发企业的普遍收缩，MiniMax 坚决坚持基础模型研发的战略选择，最终实现了这一技术突破。
可以说，MiniMax-M1的发布不仅是技术上的一大步，也是对行业未来的一次有力推动，或许将重新定义开源 AI 模型的发展方向。
2025年6月17日，上海AI独角兽公司MiniMax（稀宇科技）发布了全球首个开源大规模混合架构推理模型MiniMax-M1。这一事件在AI领域引发了广泛关注，其技术突破主要体现在以下几个方面：
模型性能
- 长文本理解能力：MiniMax-M1支持高达100万Token的上下文输入，这是目前业内最高的水平，足以一次性容纳《三体》英文原著。同时，它还支持8万Token的推理输出，这一能力在处理复杂文档分析、长篇代码生成等任务时具有显著优势。
- 推理效率：通过创新的“闪电注意力”机制，MiniMax-M1将AI推理的计算复杂度从平方级降低到线性级。在进行8万Token深度推理时，所需算力仅为DeepSeek R1的约30%。
训练成本
MiniMax-M1的训练成本极低，仅用512块H800显卡、三周时间、不到54万美元的成本，这在高端模型训练领域几乎是“极限压缩”。相比之下，其他类似模型的训练成本通常要高得多。
技术创新
- 混合架构设计：MiniMax-M1采用独特的“闪电注意力”混合架构与CISPO算法，这种架构设计使得模型在保持强大性能的同时，大幅降低了计算成本。
- 强化学习算法：MiniMax自研的CISPO强化学习算法，使得训练效率较传统方法提升约一倍，仅需53.47万美元即可完成训练。
行业影响
- 开源与合作：MiniMax-M1的开源为开发者和企业提供了一个高性能、低门槛的新选择。完整的M1模型权重、技术报告已在Hugging Face和GitHub上开放获取，并且公司正积极与国家超算平台、vLLM等业界主流开源框架合作，以确保开发者能够轻松、高效地部署和使用M1模型。
- 推动行业进步：MiniMax的这一举措用事实证明了通过技术创新可以有效打破“算力-资本”的壁垒。这种“卷成本、卷效率”的竞争模式，将倒逼更多模型厂商走向真正的技术驱动和价值创造，而非停留在参数和估值的虚假繁荣中。
MiniMax-M1的发布不仅展示了MiniMax在AI领域的技术实力，也为全球AI行业的发展提供了新的思路和方向。
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